# カスタムモデルリソースの管理

> カスタムモデルリソースの管理 - モデルが消費するリソースを設定して、スムーズなデプロイを促進し、本番環境で発生する可能性のある環境エラーを最小限に抑えます。

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## Primary page

- [カスタムモデルリソースの管理](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-workshop/custom-model-resource-mgmt.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

カスタム推論モデルを作成した後、モデルが消費するリソースを設定して、スムーズなデプロイを促進し、本番環境で発生する可能性のある環境エラーを最小限に抑えることができます。

リソースの割り当てとアクセスを設定するには：

1. モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップに移動します。
2. モデルタブで、管理するモデルをクリックしてから、アセンブルタブをクリックします。
3. カスタムモデルのモデルの構築ページで、デプロイステータスの下にあるリソース設定を行います。 備考これらの設定は、モデルレジストリ > モデルパッケージページのカスタムモデルのモデルパッケージでも確認できます。 カスタムモデルパッケージをクリックし、パッケージ情報タブでリソースの配分セクションまで下にスクロールします。
4. 編集アイコンをクリックし、リソース設定の更新ダイアログボックスで、カスタムモデルのリソース割り当てとネットワークアクセスを設定します。 リソース設定へのアクセスユーザーはモデルに割り当てられる最大メモリーを決定できますが、追加のリソース設定を行えるのは組織管理者だけです。 バランスの悪いメモリー設定DataRobotでは、必要な場合にのみリソース設定を行うことをお勧めします。 以下のメモリー設定では、Kubernetesメモリーの「制限」（メモリーの最大許容量）が設定されます。ただし、メモリーの「リクエスト」（メモリーの最小許容量）を設定することはできません。 このため、「制限」値をデフォルトの「リクエスト」値より大きく設定することができます。 メモリーの「リクエスト」と増加した「制限」によるメモリー許容量との不均衡が生じ、カスタムモデルがメモリー使用量の上限を超える場合があります。 その結果、カスタムモデルの頻繁な削除や再起動により、カスタムモデルが実行時に不安定になる場合があります。メモリー設定を増やす必要がある場合は、組織レベルで「リクエスト」を増やすと、この問題を軽減できます。詳細については、DataRobotサポートまでお問い合わせください。 設定説明メモリーカスタム推論モデルに割り当てることのできるメモリーの最大量を決定します。 設定された最大値以上のメモリーが割り当てられたモデルはシステムによって排除されます。 この問題がテスト中に発生した場合、テストは失敗としてマークされます。 モデルのデプロイ時に発生した場合は、Kubernetesによってモデルが自動的に再起動されます。レプリカカスタムモデルの実行時にワークロードのバランスを取るために、並行して実行するレプリカの最大数を設定します。 レプリカの数を増やしても、カスタムモデルの速度に依存するため、パフォーマンスが向上しない場合があります。ネットワークアクセスプレミアム機能。 カスタムモデルのエグレストラフィックを設定します。パブリック：デフォルト設定。 カスタムモデルは、パブリックネットワーク内の任意の完全修飾ドメイン名（FQDN）にアクセスして、サードパーティのサービスを利用できます。なし：カスタムモデルはパブリックネットワークから分離されているため、サードパーティのサービスにはアクセスできません。パブリックネットワークアクセスが有効な場合、カスタムモデルはDATAROBOT_ENDPOINTおよびDATAROBOT_API_TOKENの環境変数を使用できます。 これらの環境変数は、ドロップイン環境またはDRUM上に構築されたカスタム環境を使用するすべてのカスタムモデルで使用できます。 プレミアム機能：ネットワークアクセス_新しく_作成したカスタムモデルはすべて、デフォルトでパブリックネットワークにアクセスできます。ただし、2023年10月より前に作成されたカスタムモデルの新しいバージョンを作成した場合、その新しいバージョンは、パブリックアクセスを有効にする（アクセスをパブリックに設定する）まで、パブリックネットワークから隔離された（アクセスがなしに設定された）ままです。 パブリックアクセスを有効にすると、後続の各バージョンは、前のバージョンのパブリックアクセス定義を継承します。
5. カスタムモデルのリソース設定を行ったら、保存をクリックします。 これにより、編集したリソース設定が適用されたカスタムモデルのマイナーバージョンが新しく作成されます。